SEW四大系列之R系列减速电机：卓越性能与广泛应用
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减速机扭矩检测
- 发布时间：2024-07-10 13:38
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减速机扭矩检测
【概要描述】 当存在角度不对中误差Δθ时，仪器中扭矩传感器测得的扭矩为弯矩与扭矩的合成扭矩，传递给被测机器人减速器的扭矩小于扭矩传感器测得的扭矩。
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当存在角度不对中误差Δθ时，仪器中扭矩传感器测得的扭矩为弯矩与扭矩的合成扭矩，传递给被测机器人减速器的扭矩小于扭矩传感器测得的扭矩。
扭矩与仪器中扭矩传感器测量的扭矩成二次函数关系，若能得到扭矩传感器测量结果与附加扭矩之间的关系，便可高精度地测量减速器的输入、输出扭矩。
扭矩校准与误差补偿
仪器中扭矩传感器的测量结果中包含了附加扭矩，扭矩传感器的系统精度不能作为仪器的测量精度，因此需要进行扭矩校准和误差补偿来提高精度。本文是论文集的延伸。与那篇提出校准扭矩传感器的方法的文章不同，本文主要关注提高TMMISR和TMMOSR的精度，因为我们注意到扭矩传感器的精度不能作为扭矩测量系统的测量精度。
扭矩校准方法
要求将已知测量精度的系统输出与扭矩传感器的测量结果进行比较，以确保在测量范围内的精度。一般情况下，在校准过程中采用高精度仪器或传感器系统作为标准。
设计了扭矩校准仪，该校准仪经过权威计量机构认证，可输出标准扭矩，放置在TA所在位置，反映减速器真实的输入输出扭矩。校准仪内有两套高精度扭矩输出系统，分别用于校准TMMISR和TMMOSR中的扭矩传感器。
误差补偿模型
高精度测量的必要过程是扭矩传感器的误差补偿，它要求按照50组离散的标准扭矩值对全量程进行数据拟合。
基于BP算法的三层前馈神经网络可以实现从输入到输出的非线性映射，能够有效模拟仪器中扭矩传感器的测量结果与附加扭矩之间的关系，保证拟合效果良好。如图7所示，用于扭矩误差补偿的BP神经网络算法由多层单向传播的映射网络组成，网络包括输入层、输出层和隐含层。
输入层包含一个节点T i，为仪器中扭矩传感器的测量结果;隐含层元素节点数为50个，由实验确定;输出层包含一个节点T i ，为mathematical equation即为附加扭矩，附加扭矩由标准扭矩值减去仪器内扭矩传感器的测量结果计算得出，T i至G j的连接重量为w i j，G j至mathematical equation为v j i。隐含层传递函数为Tansig函数，输出层传递函数为Purlin函数。训练函数为Traingdx函数，可用快速BP算法训练前馈网络。
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减速机减速器测量方法的测试与验证
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工业机器人高精度减速器扭矩测量
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